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AI预警模型赋能边坡安全——四川某山高边坡监测项目实践解读

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来源:市场资讯

(来源:深圳市汽车电子行业协会)

边坡安全,关乎交通命脉与人民财产安全。在地质灾害多发的四川某山区域,金溢科技依托自研多源数据融合边坡预警模型,为四川某边坡监测提供了精准、高效的安全保障,用科技力量筑牢边坡防护屏障。

一、项目背景:地质风险下的安全使命

四川某边坡,距离镇区约2.7km,如图1所示。某山为北东向延伸的条状山脊,区域内地质条件复杂,是地质灾害多发区,周边分布有多处高位崩塌、滑坡灾害,对周边群众生活及交通通行构成潜在威胁。

为破解该区域边坡监测难题,金溢科技充分利用现有监测设备,部署自研多源数据融合边坡预警模型,实现对边坡安全的精准监测与科学预警,为区域地质灾害防控提供坚实技术支撑。


二、核心技术:多源融合,让预警更精准

不同于传统单一监测模式,金溢科技多源数据融合预测模型,整合了雨量、GNSS位移、裂缝计三大核心监测数据,构建了一套高效的边坡预警框架。

模型通过对三类数据的标准化处理,实现多维度信息的深度融合,既兼顾了GNSS监测的全局形变趋势,又保留了裂缝计的局部高精度特征,同时捕捉降雨对边坡形变的影响规律,实现“外部诱因—边坡响应”的协同监测。

通过科学的特征提取与数据整合,模型能够精准区分边坡长期演化趋势与短期波动,既能捕捉日常微小形变,也能及时识别异常变化,让预警更具针对性和可靠性。

三、落地部署:高效便捷,适配工程实际需求

本项目面向边坡安全监测与位移预测,构建了基于GNSS三维位移数据、裂缝计数据及雨量计等多源数据的时序预测模型,通过多模态融合实现边坡变形趋势建模。数据采集周期为2025年6月至2026年4月,累计覆盖约10个月,采样频率设定为每小时1次。据此,单个监测点可生成7000余条时间序列数据,形成了大规模多维时序数据集,并完成了缺失值处理、异常值过滤、时间对齐及归一化等预处理工作。

模型采用滑动窗口方式,以连续20天历史数据预测未来5天位移变化趋势,并围绕特征组合、时间窗口及模型结构进行了多轮优化迭代。系统基于PyTorch开发,训练阶段依托高算力服务器,推理阶段仅需CPU即可运行。部署层面采用Docker容器化与服务化架构,通过HTTP接口实现实时数据接入、模型推理及结果可视化展示,形成了完整的边坡监测与预测闭环。

四、运行成效:精准预警,筑牢安全防线

通过近6个月某山监测点实测数据与模型预测数据的对比验证,模型整体表现优异,预警效果显著。

在边坡平稳运行时段,模型预测数据与实测数据高度吻合,能够精准复现边坡位移、裂缝开度的日常变化规律,具备可靠的中长期趋势预判能力,可满足常规工程监测的核心需求。针对突发形变场景,模型虽在瞬时突变点位存在轻微滞后,仍能有效捕捉异常变化趋势,为应急处置争取宝贵时间。

总体而言,该模型完全适配某山高边坡监测需求,精准度与稳定性均达到工程标准,为区域边坡安全监测提供了高效可行的解决方案。





五、行业意义:以科技赋能,引领边坡监测升级

某山高边坡监测项目的成功实践,不仅解决了复杂地质条件下的边坡监测难题,更为行业发展提供了可复制、可推广的经验。

金溢科技多源数据融合边坡预警模型,打破了传统单一监测的局限性,实现了监测数据的高效整合与精准应用,大幅提升了边坡预警的科学性与时效性。该模型的落地,推动了边坡监测从“被动应对”向“主动预警”转变,为地质灾害防控、交通基础设施安全保障提供了重要技术支撑,助力行业实现智能化、精准化监测升级,为更多高危边坡区域筑牢安全屏障。

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